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医疗机构大数据分析应用_重庆博大生殖医院

2018-05-31 10:58 来源:重庆博大生殖医院

临床医疗模式分析 临床过程模式分析功能是指利用大数据分析系统对过程数据进行分析并改进的能力。医疗行业数据分析在医院内部通过数据进行诊疗过程分析,以发现大量临床电子记录数据之间的关系,为今后的循证临床实践提供参考。临床数据分析系统为临床医疗过程全程大数据、实时诊疗数据以及病人电子病历可视化数据的全景分析提供了新途径,特别是对于区域医疗能够观察到病人以前在其他医院的入院情况,支持在医疗成本和效果之间的平衡,帮助医院进行医疗科研。

非结构化数据分析 对于存储于分布式数据库系统的数据,需要进行数据过滤、清晰、转换并集成整合,建立临床数据中心。存在于多个部门的非结构化数据,采用NOSQL 数据库进行数据存储,非结构化或半结构化的管理的核心是Apache Hadoop开发环境的实现,MapReduce 能够将大的工作任务分解为一组离散的任务,将分析后的数据集中存储,并提供可视化展现和医疗决策支持访问。

医疗大数据分析与传统数据分析系统的差别在于大数据分析具有非结构化数据的分析能力,这种非结构化数据是传统的医疗数据库不能处理的。临床电子病历中基于XML文档信息、临床影像、医生处方等,非结构化数据占临床数据总量的80%以上,对这一部分的数据进行处理分析,能够得到相关指证,比如,对医学影像分析,通过与相关疾病典型影像特征对比,得到病人疾病诊断,这对医院改进临床效率控制医疗成本有极大益处。

管理决策支持 管理决策支持功能强调日常医疗服务过程分析,以支撑管理决策并采取相关措施。一般来说,管理决策支持依赖于医院信息共享互联互通以及信息数据分析能力,对于重大疾病循证分析综合评判对临床医疗质量管理有重大价值,依据电子病历数据分析,开发个性化诊疗方案有助于提升医院精准医疗水平。

从机构组织层面对医院信息系统产生的大数据进行分析,对于跨部门操作流程进行改进具有重要意义,综合性数据分析能帮助管理者全面了解组织机构存在的薄弱环节并采取对应措施,从实践看,建立临床数据中心数据仓库并与实际生产系统实时交互,对于医疗质量水平提升和病人临床安全具有重要保障作用。

预测分析功能 通过医疗大数据使用统计分析工具建立评价模型,对疾病发展转归进行预测是医疗大数据应用的重要方面。大数据的预测功能强调对通过大量数据分析对未来趋势预测,医疗机构的数据分析平台需要与临床数据中心、预测分析算法(如:回归分析、机器学习、神经网络等)等相结合,向医护管工作者提供可视化界面,帮助管理和临床决策。临床大数据中心的建设能够通过过去历史数据对未来提供参考,有助于医院精细化管理和精准化医疗。

在医疗机构,对二次住院预测分析大大降低了病情的不确定性,重症中心ICU病人全程生理参数数据监控分析,进行关键指标的警示和交互干预,使医护工作更有效率,优化了相关操作,降低了医疗风险。同时,有利于形成医护患协同的病人全过程的疾病管理分析,产生最佳医疗实践的疾病诊治流程。

数据闭环追溯 医疗数据信息如:费用成本数据、临床数据、药学信息、病人行为数据、设备传感数据等均需实时采集或尽量实时采集。传统临床信息系统数据分散在各个应用系统中,数据不一致,产生冗余矛盾,而且不同部门的设备或不同临床信息应用内部信息数据孤立使临床过程工作流优化也存在困难。数据的闭环追溯有利于以病人为中心的临床需求和部门服务与设备应用的监控。大数据分析提供了全流程、全方位的解决能力,业务系统的数据可实时与数据中心进行数据交互,通过大数据算法进行深度评价分析,医护工作者可即时监控病人状态、追踪相关的警示信息并采取相应措施,对医疗安全和用药安全有重要价值

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